Rで解析:factor classの結合・因子数「foofactors」パッケージ


factor classは値に対するレベル(因子)を付与することで管理できるのが特徴かと思います。しかし、結合や因子数の算出はちょっと工夫が必要です。

本パッケージを利用することで、工夫に必要な時間を別な考え事に利用することができます。非常に便利です。一度、factor classの利便性を経験すると病みつきになります。

パッケージバージョンは0.0.0.9000。実行コマンドはR version 3.2.2で確認しています。


パッケージのインストール

下記、コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("devtools")
devtools::install_github("KPdir/foofactors")

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。

#パッケージの読み込み
library("foofactors")

###データ例の作成#####
FacVec1 <- factor(letters[1:24], levels = letters[1:24]) FacVec1 [1] a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x Levels: a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x FacVec2 <- factor(LETTERS[1:24], levels = LETTERS[1:24]) FacVec2 [1] A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Levels: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X ######## #因子データの結合:fbindコマンド fbind(FacVec1, FacVec2) [1] a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Levels: a A b B c C d D e E f F g G h H i I j J k K l L m M n N o O p P q Q r R s S t T u U v V w W x X ###基本コマンドではfactor classではなくなります #cコマンドを使うと c(FacVec1, FacVec2) [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 [37] 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 #cbindを使うと cbind(FacVec1, FacVec2) FacVec1 FacVec2 [1,] 1 1 [2,] 2 2 #####省略##### [23,] 23 23 [24,] 24 24 #因子の数を出力:freq_outコマンド freq_out(fbind(FacVec1, FacVec2)) Source: local data frame [48 x 2] x n (fctr) (int) 1 a 1 2 A 1 3 b 1 4 B 1 5 c 1 6 C 1 7 d 1 8 D 1 9 e 1 10 E 1 .. ... ... #試しにプロット plot(freq_out(fbind(FacVec1, FacVec2))) [/code]


出力例

・試しにプロット
freqplot


少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように!!

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